匹配加权信号泄漏噪声比多用户预编码迭代算法

为了降低多天线蜂窝通信系统中存在的用户间干扰,提出了基于匹配加权信号泄漏噪声比的多用户预编码迭代优化算法.该算法把各个用户的有效信道增益作为匹配加权因子,首先对各个用户接收到的泄漏信号功率进行匹配加权,然后通过最大化匹配加权信号泄漏噪声比准则求出预编码矢量的闭式解,最后采用迭代算法进行了优化.仿真结果表明,该算法能够提高系统和容量,同时保持较低的实现复杂度.

基于加权广义匹配滤波联合SVDD的FOD检测算法

利用毫米波雷达进行机场跑道异物(FOD)检测是当前民航安全领域的一种流行解决方案。由于非均匀杂波的存在,传统基于恒虚警率的检测方法存在虚警率过高、检测性能较差的问题。文中提出一种加权广义匹配滤波(WGMF)联合支撑向量数据描述(SVDD)的FOD检测方法。首先,利用WGMF对雷达记录的FOD回波数据进行预处理,实现杂波抑制的同时降低虚警概率;然后,对回波数据提取双谱特征,实现数据由原始回波域向差异性更大的特征域的转变;最后,利用SVDD一类分类器实现FOD检测。在某机场跑道真实场景开展验证实验,结果表明所提方法能够有效降低虚警概率,提升检测性能。

基于动态分割和加权综合匹配的音乐检索算法

在模式识别领域中,音乐检索算法由于其易行和高效的特性而得到越来越多的重视。但是音符分割不精确和匹配模版不统一等问题直接影响MIR算法精确度。为解决上述问题,提出基于动态阈值分割和加权综合匹配算法。动态设定幅差步长,根据变化阈值分割音符,以提高音符分割的准确性。采用标准乐谱频率,转换音高模板实现输入归一化,以增强匹配的精确性。融合直接匹配和DTW匹配,以加强算法适应性和鲁棒性。最后由实验证明该方法的有效性。

基于最优加权图匹配的服务功能链部署方法

服务功能链技术通过对虚拟网络功能的编排来支持灵活的网络服务请求。针对资源有限网络中的服务功能链部署问题,提出了一种基于最优加权图匹配的服务功能链部署方法,把服务功能链组合为功能拓扑图,利用邻接矩阵特征向量分解算法获取功能拓扑与物理拓扑的加权图匹配方式,并通过爬山算法对匹配结果进一步优化。仿真结果表明,所提方法在降低服务功能链部署所需带宽的同时,优化了节点负载和链路带宽的均衡度,可以支持更多的服务请求,且复杂度低,具有较高的时效性。

基于MMW和ICER加权匹配的超声缺陷识别

提出了一种在不同缺陷类别判断时参数分配不同权值的加权匹配法,目的是在计算目标信号与某一具体类别缺陷信号之间的相似度时更具有针对性,从而避免冗余特征对缺陷识别带来不利影响。提出了一种ICER法确定加权算法中的权值,该方法考虑重构信号参数对缺陷识别的不同影响系数,并结合经验对权值进行分配。利用现场采集信号的测试结果表明,改进的Morlet小波能有效提高信号信噪比,采用ICER加权匹配法能有效提高缺陷类别识别的准确性。

提取精密控制震源信号的自适应加权匹配滤波方法

为克服短时突发噪声对提取精密控制震源信号的影响,本文研究并提出了加权匹配滤波方法。通过评估记录中的噪声时间分布取得相对应的信号段的权重,对噪声水平高的时段分配较小的权重,噪声水平较低的时段分配较大的权重,进行加权匹配滤波,达到降低短时突发噪声的影响、有效提高输出信号信噪比的目的。

一种快速的加权矢量图像匹配方法

为了解决工业生产中产品的快速定位,提出了一种快速的图像匹配方法。首先运用Surf算法提取出图像的特征点,然后运用形状上下文特征进行匹配,得到图像的大致位置,最后依据特征点描述子及其位置特征,通过加权矢量匹配的方式得到图像的精确位置,实现产品的快速定位。该算法稳定性高,计算速度快。实验结果表明,该算法能满足实时的工业生产要求。

一种基于模糊加权均衡匹配度的区间值模糊推理方法

在区间值模糊推理过程中,为合理地计算输入事实与规则前件的匹配程度,给出区间值模糊集的模糊加权均衡匹配度的定义,不仅考虑了每个前件分量在推理中的不同影响程度,而且考虑到每个分量匹配程度的均衡要求,进而提出一种基于模糊加权均衡匹配度的区间值模糊推理方法,并通过实例说明了该方法的有效性。

基于倾向值得分加权匹配方法估计血清维生素E对子痫前期影响

目的估计血清维生素E(VE)水平对子痫前期患病风险的平均处理效应,探索血清VE、尿蛋白影响子痫前期的机制。方法收集北京市部分医院2015年1月至2017年10月各孕期均进行孕检且检测了血清VE的孕妇数据。结合尿蛋白检测结果,检验不同血清VE水平下的子痫前期患病情况。根据诊断提取患有子痫前期的孕妇和健康孕妇,使用倾向值得分加权匹配方法,对协变量包含尿蛋白和不含尿蛋白的情况,分别估计孕晚期血清VE水平对子痫前期的平均处理效应。结果共纳入15024名孕妇,其中子痫前期孕妇589例,健康孕妇3395例,前者的血清VE状况显著差于后者。根据ROC曲线的AUC值确定血清VE的最佳截断点为9.89mg/L。尿蛋白呈阳性,血清VE<9.89mg/L相对于血清VE≥9.89mg/L的孕妇,子痫前期患病风险的OR值为7.77(95%CI 4.35,14.41);而尿蛋白呈阴性的孕妇,该OR值为35.84(95%CI 21.54,60.88)。以血清VE<9.89mg/L为处理组,VE≥9.89mg/L为对照组,当协变量含尿蛋白时,处理组孕妇子痫前期的患病风险是对照组的1.47倍以上;不含尿蛋白时,处理组OR值的稳健估计不低于5.09。结论尿蛋白是血清VE水平与子痫前期患病风险之间的重要混杂因素;血清VE水平与子痫前期的发病风险存在显著的负相关关系,当血清VE水平较低时,孕妇子痫前期的患病风险显著提高。

临床-弥散加权成像不匹配与进展性脑梗死的相关性研究

目的探讨临床-弥散加权成像不匹配(CDM)能否有效预测进展性脑梗死的发生,以指导临床诊断和治疗。方法收集发病24h内入院的脑梗死病人120例,根据NIHSS评分进行分组,分为进展组与非进展组,利用磁共振脑动脉成像(MRA)、磁共振弥散加权成像(DWI)及颈动脉彩超检查评价颈内动脉、大脑中动脉狭窄或闭塞及梗死部位,并根据NIHSS评分及Alberta卒中早期评分(ASPECTS)将每组患者分为CDM(+)及CDM(-)两亚组,分析临床-弥散加权成像不匹配(CDM)与进展性脑梗死的相关性。结果进展组中CDM(+)及MRA显示的大脑中动脉狭窄或闭塞发生率明显高于非进展组,差异有统计学意义(P<0.05);Logistic回归分析显示,CDM、大脑中动脉狭窄或闭塞是进展性脑梗死的独立危险预测指标;侧脑室体旁梗死或分水岭梗死是进展性脑梗死的常见类型。结论通过临床-弥散加权成像不匹配、MRA显示的大脑中动脉狭窄或闭塞及梗死部位能有效地预测进展性脑梗死的发生。

磁共振液体反转恢复序列与弥散加权成像不匹配对进展性脑梗死的预测价值

目的:探讨磁共振液体衰减反转恢复序列(FLAIR)与弥散加权成像(DWI)不匹配(FLAIR-DWI mismatch,FDM)对进展性脑梗死的预测作用。方法:选择2017年1月至2018年11月就诊的脑梗死患者40例,根据神经功能缺损有无加重分为进展组(9例)和非进展组(31例)。采集所有患者的临床和实验室相关数据,入院后均完成头颅FLAIR、DWI和MRA序列检查。分析FDM与进展性脑梗死的关系。结果:进展组低密度脂蛋白胆固醇[(3.41±0.51)mmol/L]高于非进展组[(2.70±0.67)mmol/L],差异有统计学意义(P=0.0058)。40例患者中,10例存在FDM,其中进展组7例(77.7%,7/9),非进展组3例(9.68%,3/31),两组差异有统计学意义(P<0.01)。logistic回归分析显示,FDM与进展性脑梗死的发生独立相关(P=0.0043)。结论:FDM可以作为进展性脑梗死的预测指标之一。

基于预测和加权匹配的目标快速定位方法

基于模板匹配算法,提出了一种适用于高速流水线检测的目标定位改进算法。该算法利用已知目标位置预测未知被测物体,并用加权模板匹配实现精确定位。首先对运动的物方空间进行标定使得连续采集的图片有连续统一的坐标系,从而实现图像间物体位置预测。同时,提出一种对模板不同特征区域加权的方法,在不影响算法复杂度的前提下,正确选择权值,能使目标物体区域内的匹配相似度有更好的显著度和单调性。实验结果表明,结合预测位置和加权求相似度的模板匹配具有更高的快速性和鲁棒性。

临床—弥散加权成像不匹配对进展性脑梗死的预测价值研究

目的:探讨临床-弥散加权成像不匹配(Clinical-DWI mismatch,CDM)现象对进展性脑梗死的预测价值。方法:收集脑梗死病人80例(非溶栓取栓),入院时和入院后72h两次NIHSS评分增加≥2分者归入进展性脑梗死,其余为非进展性脑梗死组。依据CDM定义:NIHSS评分≥8分且DWI-ASPECTS评分≥8分,将每组病人分为CDM(+)及CDM(-)。应用颈椎MRI+CEMRA或颈动脉B超(不能完成颈椎MRI+CEMRA者)对病人颅内外血管进行检查,通过分析进展性脑梗死组和非进展性脑梗死组病人的CDM、大脑中动脉狭窄、颈内动脉狭窄、入院时NIHSS评分及血液生化指标等,来探讨进展性脑梗死的预测因子,评估CDM对进展性脑梗死的独立预测价值。结果:进展性脑梗死组CDM(+)、大脑中动脉狭窄发生率及入院时NIHSS评分均明显高于非进展组,差异有统计学差异(P<0.05)。进一步Logistic回归分析表明CDM及责任大脑中动脉狭窄可以独立预测进展性脑梗死的发生(P值分别为0.008和0.004)。结论:CDM现象及大脑中动脉狭窄能独立、有效预测进展性脑梗死的发生。

面向运动估计器硬件实现的加权块匹配检测算法

在各种视频处理算法中 ,运动补偿型算法大大提高了各种视频处理效果。运动估计器的硬件实现是各种运动补偿视频处理算法在实际系统中运用的关键。由于块匹配运动估计算法较低的运算复杂度和硬件实现难度以及块匹配检测标准函数很高的调用频率 ,已经广泛应用到各种实际系统中。文中提出了加权最小最大误差的匹配检测标准 ,能够降低运动估计器的运算复杂度 ,减少估计器的硬件面积 ,提高硬件速度 ,而且能够降低递归搜索块匹配运动估计算法固有误差传递带来的负面影响。

加权模板匹配的二值化阈值不敏感性研究

数字图像二值化处理过程中,阈值的选取非常之关键,为了在实际应用中能够快速准确地匹配出二值化图像中的目标图像,文中采用模板匹配的方法,对标准模板匹配算法和加权模板匹配算法的二值化阈值敏感性进行了研究。根据实验图像在二值化处理过程中所取阈值的波动对图像匹配结果的影响情况,得到加权模板匹配算法与标准模板匹配算法的二值化阈值敏感性差异。实验结论同时表明加权模板匹配算法具有较强的二值化阈值不敏感性和匹配性能好的优点。

一种特征加权模板匹配的钢板喷印字符识别方法

针对某钢厂钢板喷印字符识别问题,提出一种亮度和喷印不均的钢板喷印字符识别方法。采用顶帽变换和滤波进行图像预处理;采用OTSU最大类间方差法进行图像二值化;采用投影法和钢板喷印字符图像的宽、高等先验信息进行字符分割;采用基于特征加权模板匹配算法进行字符识别。通过对摄像机采集的钢板喷印图像进行实验,钢板喷印字符识别的正确率达98.00%,证明了所提出方法的有效性。

带限QMBOC信号的加权匹配接收技术

随着全球卫星导航系统(GNSS)的逐渐完善,新体制信号也得到了一定的发展。为了打破国外专利技术对我国的封锁,科研人员提出了正交复用二进制偏移载波(QMBOC)这种调制方式。在高阶BOC情况下以及带宽受限时,QMBOC存在信号分量能量损失的现象,并在相关峰平台处产生非单调性和较大的不对称性,容易造成跟踪环路的失锁。通过对QMBOC带限信号的研究,同时分析了能量损失的原因,并提出了利用带限信号功率加权匹配的方法重新生成本地码。仿真结果表明,利用该方法可以获得更大的相关输出,并改善了平台处的不对称性和单调性,为未来导航接收机的QMBOC信号解调算法设计提供了参考。

联机手写汉字识别的双向加权匹配法

输入字符和原型字符之间线特征的匹配可以系统地用双向加权匹配来叙述。若给出两个线段与任意线段的不匹配损失的距离，则匹配的目的就是寻找一个匹配总和，其值是匹配边缘的加权值与不匹配顶点损失之各为最小。本文通过一种压缩算法对匈牙利方法应用于解决匹配问题。

区间值加权模糊推理方法

提出了一种新的带权的区间值模糊产生式规则,给出了加权模糊匹配函数和一个区间值排序算法。在此基础上给出了区间值加权模糊推理方法。该方法使规则前件与事实的匹配更符合实际情况,得到的结果更便于实际应用,并且解决了文献犤1,2犦中模糊推理方法存在的不足。

面向高速行驶车辆的在线任务卸载决策算法

车载边缘计算中的任务卸载决策主要解决任务何时卸载,以及卸载至哪里执行的问题。车辆的高速行驶会造成卸载接入设备频繁变化,卸载通信链路随时可能中断,这要求车辆一旦获得卸载机会,就必须立即做出卸载决策。现有的卸载决策研究专注于如何最大化任务卸载执行增益,未充分考虑卸载决策时效对卸载策略的影响,导致提出的卸载决策方法的时间复杂度和空间复杂度高,无法用于高速行驶车辆的在线任务卸载决策。为解决上述问题,首先综合考虑卸载决策时效和卸载增益因素的影响,建立高速行驶车辆的任务卸载决策模型,并将其转化为类秘书问题。然后,提出了一种基于加权二部图匹配的在线车载任务卸载决策算法OODA,以协助车辆在依次经过多个异构的边缘服务器时,做出实时的任务卸载决策,并最大化整体卸载执行增益。最后,理论分析OODA算法的竞争比,并采用仿真实验验证该算法的可行性和有效性。